统计分析数据挖掘（数据挖掘的统计学基础）

本篇目录：

1、分析报告,统计分析和数据挖掘的区别2、数据分析(数据挖掘)有什么用?3、数据分析和数据挖掘的区别是什么?如何做好数据挖掘4、数据挖掘和统计学5、如何系统地学习数据挖掘

分析报告,统计分析和数据挖掘的区别

定义不同 定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。

严格讲是有区别的：数据统计，其实就是把数加减起来，得个结果那么简单。统计报表就是干这个的。数据分析，可以理解成弄一个趋势图之类的。数据挖掘，就是得出数据之外的东西。

统计与数据挖掘的区别如下：统计学是以数学为基础理论体系的，而数据挖掘偏向于计算机领域；统计学接触的是样本数据，即在样本基础上估计总体，而数据挖掘本身在总体范围里面估计。

数据分析(数据挖掘)有什么用?

数据挖掘是一种利用技术和方法从大规模数据中揭示模式和关联、预测未来趋势的过程。数据挖掘通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术方法，从数据中提取有用的信息和知识。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。

从海量数据找出潜在的知识对于人来讲是很难实现的事情，数据挖掘技术就是把这项任务交给计算机来处理，提取出有用信息支持人决策，这就是他的意义。

数据分析和数据挖掘的区别是什么?如何做好数据挖掘

数据分析和数据挖掘都是从数据库中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲，数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）。

（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。

数据分析与数据挖掘的思考方式不同 一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。

数据挖掘和统计学

1、数据挖掘和统计的区别是数据挖掘是一种分析大量数据以发现关系统计学是使用的数据是数字或非数字。

2、数据挖掘没有大家想象中难，一般来说要掌握统计学、聚类分析和模式识别、决策树分类技术、人工神经网络和遗传基因算法、规则归纳和可视化技术。

3、统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。它涉及概率论、数理统计学、统计推断、实验设计、抽样调查、数据挖掘等多个领域。统计学的主要目的是帮助人们从数据中发现规律和趋势，以便做出更准确的预测和决策。

4、统计学是以数学为基础理论体系的，而数据挖掘偏向于计算机领域；统计学接触的是样本数据，即在样本基础上估计总体，而数据挖掘本身在总体范围里面估计。

如何系统地学习数据挖掘

要想深入学习，建议报培训机构。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。

除此之外，还需要熟悉storm/spark/kafka、熟悉Hadoop生态系统各功能组件、熟悉源码，熟悉sparkstieaming；熟悉大数据基础架构，对流式系统、并行计算、实时流计算等技术有较深理解；熟悉python、Mahout数据挖掘和机器学习等等。

数据挖掘是一门综合类的学科，它综合了计算机、人工智能、统计学、数据库等领域的知识。建议你现从基本的数据挖掘算法开始学起，现向你推荐基本书，应该可以引你入门。《数据挖掘导论》、《数据挖掘基本概念》。

到此，以上就是小编对于数据挖掘的统计学基础的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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